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Die Kaufempfehlung eines Webstores, die Einschätzung der Kreditwürdigkeit von Kunden oder die Analyse von Immobilienwerten sind Ergebnisse moderner Datenanalysemethoden. Dieses Buch führt in statistische Verfahren mit der Programmiersprache R ein und macht Leser mit der Anwendung von Statistik in führenden Organisationen vertraut. Der Autor behandelt sowohl klassische Methoden wie Regression als auch moderne Ansätze wie Textmining und Random-Forest-Modelle, um den Veränderungen durch die Digitalisierung Rechnung zu tragen. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Kenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden alle Phasen der Datenanalyse behandelt, einschließlich Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren. Besonders die Datenaufbereitung und -prüfung wird ausführlich behandelt, da dies oft einen großen Teil des Aufwands ausmacht. Auch die Visualisierung wird betont, da gute Diagramme wichtige Einblicke bieten. Der praxisorientierte Ansatz ermöglicht es, grundlegende Schritte eines Datenanalyseprojekts durchzuführen, Daten in R zu bearbeiten, simulationsbasierte Inferenzstatistik anzuwenden und sowohl klassische als auch moderne Vorhersagemethoden kritisch zu hinterfragen. Das Buch richtet sich an Anwender ohne statistisches Vorwissen sowie an erfahrene Nutzer und zeigt anschaulich, wie moderne Datenanalyse funktioniert.
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Moderne Datenanalyse mit R, Sebastian Sauer
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- 2019
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